あなたの予測にはインターネットが必要です
本当に予測を得るためにインターネット接続が必要ですか? は、私たちの予測テクノロジーを見に来る見込み客によく寄せられる質問です.
答えはイエスです。Lokadには回避策がありません。私たちの予測エンジンは オンプレミスソリューション として提供されていません.
しかし、なぜアルゴリズム処理である予測にインターネット接続が必要なのでしょうか？
この質問への答えが、そもそもLokadの存在を導いた根本的な理由の一つです.
2006年にLokadプロジェクトに取り組み始めたとき、見た目に反して、予測は ローカル処理には全く不向き であることにすぐ気づきました.
1. データが手元にないと正確な予測は得られない。研究者たちは何十年も普遍的な予測モデルを追求してきましたが、コミュニティのコンセンサスは「ただの無料ランチは存在しない」というもので、普遍的なモデルは存在しない、またはむしろ性能が低い傾向にあります。これが予測ツールキットに多くのモデルが搭載されている主な理由です。Lokadでは、データが直接Lokadに提供されるため、プロセスはずっとシンプルです。したがって、何千ものパラメーターが必要でも問題ありません。なぜなら、パラメーターはLokadが直接扱うからです.
2. 高度な予測は非常にリソースを消費します が、予測の必要性は断続的です。たとえば、10の販売拠点と1万の商品リファレンスを持つ小さな小売業者でも、すでに10万の時系列を予測する必要があります。もし単一のCPUで1時間あたり1万の時系列を処理できる典型的な性能を考えると（これは複雑なモデルにとってはかなり楽観的な数値です）、10の販売拠点での販売予測の計算には合計10時間のCPU時間がかかります。もちろん、小売業者は予測を得るために10時間も待ちたくはありません。非常に高性能なワークステーションを購入することは可能ですが、予測が週に一度しか行われないのに、処理能力の99%がアイドル状態であるような状況は合理的でしょうか？ここで明らかな費用対効果の高いアプローチは、処理能力をアウトソーシングすることです.
3. 予測は依然として急速な進化を遂げています。約3年前のローンチ以来、Lokadはほぼ毎月アップグレードされています。私たちの予測技術は、石に刻まれた疑いのない偉業ではなく、むしろ急速に進化し続けています。統計学習の研究コミュニティは毎月、新しいアイデアを大量に生み出しています。このような状況下では、オンプレミスソリューションは、現行バージョンと導入バージョンとの性能差があまりにも大きくなり、企業が急いでアップグレードせざるを得なくなるまで急速に陳腐化していきます。積極的に開発されたSaaSは、顧客が最新の改善を心配することなく享受できることを保証します.
私たちの意見では、予測においてオンプレミスソリューションを選択することは、大きなハンディキャップを持ってゴルフ大会に参加するようなものです。それはゲームをより面白くするかもしれませんが、あなたの勝機を最大化するものではありません。自分がそうするからといって、競合他社も同じハンディキャップでスタートするとは期待しないでください.
